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    深度学习训练数据集和测试数据集 更多内容
  • 训练的数据集预处理说明

    oss_mask给mask掉 训练数据构造:在 _filter 函数中会读取 MOSS 数据集的“Human”“MOSS”字段的文本内容,并将内容中"<|Human|>: "、"<|MOSS|>:"、"<eom>"字符串去除。随后将“Human”“MOSS”的文本内容进行拼接,拼接方式如下,其中

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  • 训练的数据集预处理说明

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  • 训练的数据集预处理说明

    oss_mask给mask掉 训练数据构造:在 _filter 函数中会读取 MOSS 数据集的“Human”“MOSS”字段的文本内容,并将内容中"<|Human|>: "、"<|MOSS|>:"、"<eom>"字符串去除。随后将“Human”“MOSS”的文本内容进行拼接,拼接方式如下,其中

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  • 训练的数据集预处理说明

    oss_mask给mask掉 训练数据构造:在 _filter 函数中会读取 MOSS 数据集的“Human”“MOSS”字段的文本内容,并将内容中"<|Human|>: "、"<|MOSS|>:"、"<eom>"字符串去除。随后将“Human”“MOSS”的文本内容进行拼接,拼接方式如下,其中

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  • 训练的数据集预处理说明

    oss_mask给mask掉 训练数据构造:在 _filter 函数中会读取 MOSS 数据集的“Human”“MOSS”字段的文本内容,并将内容中"<|Human|>: "、"<|MOSS|>:"、"<eom>"字符串去除。随后将“Human”“MOSS”的文本内容进行拼接,拼接方式如下,其中

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  • 训练的数据集预处理说明

    } moss原始数据集是一个多轮对话的jsonl,filter的输入就是其中的一行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对userassistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本,获得对应的token序列,user_idsassistant_ids

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  • 训练的数据集预处理说明

    } moss原始数据集是一个多轮对话的jsonl,filter的输入就是其中的一行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对userassistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本,获得对应的token序列,user_idsassistant_ids

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  • GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导

    器翻译对话系统等。 DeepSpeed是开源的加速深度学习训练的库。它针对大规模的模型分布式训练进行了优化,可以显著提高训练速度效率。DeepSpeed提供了各种技术优化策略,包括分布式梯度下降、模型并行化、梯度累积动态精度缩放等。它还支持优化大模型的内存使用计算资源分配。

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  • Standard模型训练

    Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务计算资源管理能力,负责建立管理机器学习训练工作负载所需的基础设施,减轻用户的负担,为用户提供灵活、稳定、易用极致性能深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练,用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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  • 编辑代码(简易编辑器)

    简易编辑器菜单栏。 模型训练名称:创建模型训练工程时的工程名称。 调试环境:创建调试环境时选择的调试环境。 模型训练模板:使用模板创建项目时显示使用的模板名称。 2 任务执行区。 :重新配置当前训练工程的调试环境。 :以页签形式分别显示训练任务的系统日志、运行日志、运行图Tensorbo

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  • 训练模型

    训练模型”,并配置训练参数,开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0

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  • ModelArts

    自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩部署模型。开发者无需专业的开发基础编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导简单操作即可完成模型训练部署。 当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。

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  • 训练模型

    在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”“分批训练样本数”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “分批训练样本数”又叫批尺寸(Batch Size),指一次训练所抓取的数据样本数量,影响训练速度及模型优化效果。 确认信息后,单击“开始训练”。

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  • 创建ModelArts数据增强任务

    填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”“物体检测”。 设置数据处理类型为“数据增强

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  • 训练性能测试

    训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示: 图1 训练性能测试流程 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令,可以多次执行,卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定。 单机<可选>: # 默认8卡 benchmark-cli train

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  • 模型评估

    模型评估 训练时的评估指标是用训练数据集中随机采样的记录计算的,完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成,企业A已经训练出了一个符合自己要求的算

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  • 数据集

    数据集 角色访问权限 数据集界面介绍 数据集公共功能介绍 管理数据集 消费数据集 管理数据资产 父主题: 用户指南

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  • 数据集

    当数据通过本地上传,且“数据类别”参数设置为“多文件与目录(文件大小限制为10G)”,则需要同时设置“数据文件列表”“数据文件编码格式”,将本地上传的多目录和文件同时添加进来,系统会自动进行数据集合并。 注意:各文件的列名需要完全相同。 数据文件格式 数据文件的格式,请根据实际情况选择。 数据文件编码格式

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  • 数据集成

    数据集数据集成概述、工具介绍及入湖范围 数据集成前探查 全量数据同步 增量数据同步 父主题: 实施步骤

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  • 数据集

    可以删除数据集。 创建高码定制数据集。 在“数据集”页面,单击“创建高码定制数据集”。 输入数据集名称,勾选需展示数据的事件模板。 高码定制数据集:支持选择多个事件模板。 单击“确定”,数据集创建完成。 您可以单击数据集名称再次编辑,单击“操作”列“删除”可以删除数据集。 单击“

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  • 数据集成

    数据集成 安全云脑中的日志存储时间是多久?

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